Interval-Valued Fuzzy Cognitive Maps with Genetic Learning for Predicting Corporate Financial Distress
ČlánekOtevřený přístuppeer-reviewedpostprintSoubory
Datum publikování
2018
Autoři
Vedoucí práce
Oponent
Název časopisu
Název svazku
Vydavatel
University of Niš
Abstrakt
Fuzzy cognitive maps (FCMs) integrate neural networks and fuzzy logic to model complex nonlinear problems through causal reasoning. Interval-valued FCMs (IVFCMs) have recently been proposed to model additional uncertainty in decision-making tasks with complex causal relationships. In traditional FCMs, optimization algorithms are used to learn the strengths of the relationships from the data. Here, we propose a novel IVFCM with real-coded genetic learning. We demonstrate that the proposed method is effective for predicting corporate financial distress based on causally connected financial concepts. Specifically, we show that this method outperforms FCMs, fuzzy grey cognitive maps and adaptive neuro-fuzzy systems in terms of root mean squared error.
Rozsah stran
p. 1657-1662
ISSN
0354-5180
Trvalý odkaz na tento záznam
Projekt
GA16-19590S/Analýza témat a sentimentu vícenásobných textových zdrojů pro finanční rozhodování
Zdrojový dokument
Filomat, volume 32, issue: 5
Vydavatelská verze
http://journal.pmf.ni.ac.rs/filomat/index.php/filomat/article/view/6669
Přístup k e-verzi
open access
Název akce
ISBN
Studijní obor
Studijní program
Signatura tištěné verze
Umístění tištěné verze
Přístup k tištěné verzi
Klíčová slova
Interval-valued fuzzy cognitive map, Genetic algorithm, Finance